Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "rule based inference" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
HeaRT rule inference engine in intelligent systems
Wykorzystanie regułowego silnika wnioskującego HeaRT w systemach inteligentnych
Autorzy:
Bobek, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275293.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
silniki wnioskowania
reguły
systemy regułowe
inference engine
rules
rule-based systems
Opis:
Rules are one of the most important knowledge representation methods. Rule-based expert systems proved to be a successful AI technology in a number of areas. Building such systems requires creating a rule-base, as well as providing an effective inference mechanism that fires rules appropriate in a given context. Building and maintaining such a rule-base is a very difficult task and can be supported by a sepcially designed tools. Due to the fact that inference engines usually are parts of such tools it is difficult to integrate such expert systems with external software. In this paper a custom inference engine was presented, that implements three inference algorithms and can be easily integrated with other systems. Its usage in selected intelligent systems was also described.
Reguły są jedną z najważniejszych metod reprezentacji wiedzy. Systemy ekspertowe oparte na regułowej bazie wiedzy są istotną technologią w zastosowaniach sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach. Budowanie takich systemów wymaga stworzenia bazy wiedzy, jak również dostarczenia wydajnego mechanizmu pozwalającego na uruchamianie reguł i wnioskowanie. Budowanie bazy wiedzy i zarządzanie nią jest bardzo trudnym zadaniem. Może ono być wspierane poprzez narzędzia przeznaczone do tego celu, jednak ponieważ silniki wnioskujące zazwyczaj stanowa integralną część takich narzędzi, integracja ich z zewnętrznym oprogramowanie stanowi jeszcze trudniejsze zadanie. W niniejszym artykule opisany został nowy regułowy silnik wnioskujący, pozwalający na stosowanie kilku algorytmów wnioskowania i łatwą integrację z innymi systemami. Przedstawione zostało również jego zastosowanie w wybranych inteligentnych systemach komputerowych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 226-228
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid Learning of Interval Type-2 Fuzzy Systems Based on Orthogonal Least Squares and Back Propagation for Manufacturing Applications
Autorzy:
Mendez, G.
Hernandez, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384517.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
type-2 fuzzy inference systems
type-2 neuro-fuzzy systems
hybrid learning
uncertain rule-based fuzzy logic systems
Opis:
This paper presents a novel learning methodology based on the hybrid algorithm for interval type-2 (IT2) fuzzy logic systems (FLS). Since in the literature only back-propagation method has been proposed for tuning of both antecedent and consequent parameters of type-2 fuzzy logic systems, a hybrid learning algorithm has been developed. The hybrid method uses recursive orthogonal least-squares method for tuning of consequent parameters as well as the back-propagation method for tuning of antecedent parameters. The systems were tested for three types of inputs: a) interval singleton b) interval type-1 (T1) non-singleton, c) interval type-2 non-singleton. The experimental results of the application of the hybrid interval type-2 fuzzy logic systems for scale breaker entry temperature prediction in a real hot strip mill were carried out for three different types of coils. They proved the feasibility of the systems developed here for scale breaker entry temperature prediction. Comparison with type-1 fuzzy logic systems shows that the hybrid learning interval type-2 fuzzy logic systems improve performance in scale breaker entry temperature prediction under the tested condition.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2008, 2, 1; 23-32
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies